소매에서 운송까지: AI가 경제의 모든 면을 어떻게 변화시키고 있습니까?

인공지능은 문제를 해결하고 다른 사람을 키우는 등 전반적인 의미를 갖습니다.

검색 제품을 향상시키기 위한 세간의 이목을 끄는 경쟁은 Google과 Microsoft는 물론 나머지 경제 분야에도 인공 지능의 중요성을 강조했습니다. 세계 최대 기술 기업 두 곳이 이번 달 AI로 강화된 검색 계획을 발표하면서 인공지능 분야에서 패권을 놓고 치열한 경쟁을 벌였습니다. 그러나 Google의 새로운 챗봇인 Bard의 데뷔는 오류가 발생하면서 무산되어 모회사인 Alphabet의 주가가 1,630억 달러(1,370억 파운드) 하락했습니다. 주가 급락은 투자자들이 AI가 Google의 미래에 얼마나 중요한 역할을 할 수 있다고 생각하는지를 보여주었습니다.

그러나 AI의 중요성이 높아지면서 경제의 모든 면에 영향을 미치고 있습니다. 소매부터 운송까지, AI가 산업 전반에 걸쳐 변화의 물결을 가져올 것을 어떻게 약속하는지 살펴보겠습니다.

날씨 패턴을 모니터링하고, 해충과 질병을 관리하고, 추가 관개 필요성을 파악하고, 어떤 작물을 재배할지 등을 결정합니다. 많은 농부들은 농업이 인공 지능을 위한 비옥한 토양이라고 믿습니다.

많은 식품 생산업체는 생산성과 수익성을 개선하기 위해 AI를 사용하여 데이터를 수집하고 분석하고 있습니다.

대규모 데이터세트를 결합하고 분석하는 AI의 역량은 이미 농부들에게 작물의 건강을 개선하고 수확량을 늘리는 방법에 대한 실시간 정보를 제공하고 있습니다. 드론과 지상 센서는 물, 비료 또는 제초제가 더 필요한지, 질병에 의해 영향을 받거나 동물에 의해 파괴되는지 여부를 확인하는 등 수백 에이커에 달하는 토지에서 자라는 작물과 토양 상태를 관찰하는 역할을 할 수 있습니다.

Herefordshire와 Worcestershire 경계에 있는 가족 농장에서 사과를 재배하고 홉을 재배하는 Ali Capper는 2017년부터 디지털 토양 매핑과 함께 사용할 자동 과수원 분무기 등의 신기술에 투자했습니다.

"많은 농업 기술 혁신은 우리가 농업 환경에 더 친절해지고 더 효율적이고 수익성이 높아지는 데 도움이 될 것입니다."라고 Capper는 말했습니다.

특히 브렉시트(Brexit) 이후 극심한 노동력 부족에 직면해 농부들은 오랫동안 로봇공학(애그리봇)의 발전이 작물을 제때 수확하는 데 도움이 될 것이라고 오랫동안 희망해 왔습니다. 전국농민연맹(National Farmers' Union)에 따르면 근로자 부족으로 인해 2022년 한 해에만 6천만 파운드의 식량이 낭비되었습니다.

부드러운 과일을 따는 섬세한 작업을 위해 설계된 4개의 팔을 갖춘 로봇이 개발되고 있는 반면, 라즈베리와 같은 과일을 손상시키지 않고 빠른 속도로 따낼 수 있는 인간 손의 민첩성을 갖춘 로봇이 널리 사용되려면 10년은 더 걸릴 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 자동화는 종자 파종부터 농작물 살포 및 물주기에 이르기까지 농업에서 가장 힘든 작업 중 일부를 이미 변화시켰습니다.조안나 파트리지

미디어 회사는 구독과 광고를 늘리고 어떤 기사를 홍보할지 결정하는 데 도움을 주기 위해 머신러닝을 채택했습니다.

뉴스 조직에서는 데이터를 수집하여 고객을 추적하고 특정 제품으로 안내하는 동시에 직원들에게 기사를 찾고 작성하는 번거로운 작업을 없애기 위한 도구를 제공하기 위해 연봉 6자리의 데이터 과학자를 고용하고 있습니다.

Associated Press의 뉴스 파트너십 이사인 Lisa Gibbs는 London School of Economics의 연구에서 자신의 조직이 AI의 도움으로 "뉴스를 더 빨리 찾고 뉴스를 더 빠르게 전달할 수 있다"고 말했습니다.

미디어 조직은 데이터 분석가를 활용하여 더 높은 구독률과 광고 수익을 창출하는 타겟 콘텐츠를 만들고 있습니다.

Reuters 미디어 전략 부서의 글로벌 뉴스 편집자인 Jane Barrett은 LSE에 다음과 같이 말했습니다. "AI는 우리가 올바른 콘텐츠를 올바른 사람에게 정확하게 전달하는 데 도움이 될 것입니다."필립 인만

발전소의 결함을 예측하고 식별하는 것부터 일기 예보를 사용하여 해상 풍력 발전 프로젝트를 계획하는 것까지 에너지 산업의 모든 분야에 가능한 AI 애플리케이션이 있습니다.

에너지 위기 동안 거의 30개 기업이 파산한 부문에서 마진이 부족한 상황에서 소매 에너지 공급업체는 통화 시간을 단축하기 위해 AI 사용을 늘릴 것으로 예상됩니다. 챗봇은 고객이 인간 상담사와 대화하기 전에 기본적인 질문을 하는 데 사용됩니다.